Python是一種流行的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言,具有廣泛的數(shù)據(jù)分析和處理功能。以下是常用的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)和模塊:
NumPy:用于處理大型多維數(shù)組和矩陣的庫(kù)。
Pandas:基于NumPy的數(shù)據(jù)分析庫(kù),用于處理和分析大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
Matplotlib:用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)的庫(kù)。
Seaborn:基于Matplotlib的庫(kù),用于創(chuàng)建更高級(jí)別的圖表和可視化數(shù)據(jù)。
SciPy:科學(xué)計(jì)算庫(kù),提供了各種統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、線性代數(shù)和信號(hào)處理函數(shù)。
Scikit-learn:用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的庫(kù)。
Statsmodels:用于統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的庫(kù)。
TensorFlow:用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的庫(kù)。
Keras:基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)庫(kù),提供了一組易于使用的高級(jí)API。
PyTorch:用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的庫(kù),也可以作為NumPy的替代品使用。
這些庫(kù)和模塊提供了各種工具和函數(shù),使Python成為了一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。